M2 untuk AI tempatan.

M2 mempunyai sehingga 24 GB memori bersatu, dibaca pada kelajuan sehingga 100 GB/s. Inilah maksudnya untuk menjalankan model bahasa pada Mac dengan cip ini, dikira daripada angka Apple sendiri.

1Spesifikasi yang penting untuk AI

Memori bersatu24 GB
Lebar jalur memori100 GB/s
Terdapat dalamMacBook Air (2022, 2023), 13-inch MacBook Pro (2022), Mac mini (2023)
Kerusi khas untuknyaKerusi Core: melombong sehingga 20 MLX sehari

2Model yang muat

Pada 4 bit setiap pemberat, model memerlukan sedikit lebih daripada setengah gigabait bagi setiap bilion parameter, serta ruang untuk konteks dan macOS. Dengan 24 GB, M2 memuatkan model sehingga kira-kira 32 bilion parameter dengan selesa.

Model 4-bitMemori diperlukanMuat pada M2
Model 8B4.5 GBYa
Model 14B7.9 GBYa
Model 32B18 GBYa
Model 70B39.4 GBTidak
gpt-oss-120b, mixture-of-experts65 GBTidak
Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts223.3 GBTidak
DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts316 GBTidak

3Sepantas mana

Kelajuan menulis teks dihadkan oleh lebar jalur memori: setiap token baharu membaca pemberat aktif model sekali. Membahagikan 100 GB/s M2 dengan bilangan bait yang dibaca setiap token memberikan had atas di bawah. Penggunaan sebenar biasanya mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya (penanda aras llama.cpp).

Model 4-bitDibaca setiap tokenHad atas satu sembang
Model 8B4.5 GB22 token/saat
Model 14B7.9 GB13 token/saat
Model 32B18 GB6 token/saat

5Bandingkan dengan cip lain

6Soalan

Bolehkah M2 menjalankan model 70B?
Tidak dengan selesa. Model 70B pada 4-bit memerlukan kira-kira 40 GB, manakala M2 mempunyai paling banyak 24 GB. Model sehingga kira-kira 32B parameter berjalan dengan baik.
Berapa token sesaat yang dicapai M2?
Untuk model 8B pada 4-bit, had atasnya kira-kira 22 token sesaat, dan penggunaan sebenar mencapai lebih kurang separuh hingga empat perlima daripadanya. Model yang lebih besar menjadi perlahan secara berkadar.
Adakah M2 bagus untuk AI?
Untuk menjalankan model secara tempatan, memori dan lebar jalur paling penting. M2 mempunyai sehingga 24 GB pada 100 GB/s, cukup untuk model sehingga kira-kira 32 bilion parameter. Ia juga boleh memperoleh dengan menjalankan kerja AI untuk MLX Network melalui MLX Node.

Sumber

  1. Apple: M2apple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
M2 untuk LLM tempatan: memori, kelajuan, model | MLX